[发明专利]针对星载表露型PCB焊点质量的光学图像匹配检测方法

摘要

本发明提供一种针对星载表露型PCB焊点质量的光学图像匹配检测方法，该方法通过对图像进行分块，以块为单元进行匹配检测，其实时性好，能够满足在线检测的需要。具体过程为：根据待测元件的PCB信息从标准数据库中寻找适合当前待测元件的模板图像；获取待检测元器件的待检图像；对模板图像和待检图像进行分块；判断两图像的相关度，当相关度满足阈值时，则判定待检图像的焊点满足要求。本发明在相关性匹配的基础上对图像进行了分块处理，既保证了匹配的高成功率，又大量节省计算时间，提高了实时性；本发明分块相关性匹配算法简单高效，易于实现，在其基础上实现的星载PCB焊点质量检测方法具有很好的实用性。

主权项

一种针对星载表露型PCB焊点质量的光学图像匹配检测方法，其特征在于，具体的步骤为：步骤101、根据待测元件的PCB信息从标准数据库中寻找适合当前待测元件的模板图像；步骤102、令CCD位于待测元件的正前方，且调整CCD与待测元件的间距，使得CCD所采集的图像上待测元件的大小与模板图像上待测元件的大小相同；CCD采集待测元件图像，并将其定义为待检图像；步骤103、先将大小为w×h、格式为RGB24的模板图像转换成大小不变的8位灰度图像；再将模板图像分为m×n个图像块，每个块大小为b×b，即m＝w/b，n＝h/b；求每个图像块的像素平均值，得到大小为m×n的像素平均值矩阵P；步骤104、将大小为W×H、格式为RGB24的待检图像转换成大小不变的8位灰度图像；再将待检图像分为M×N个图像块，每个块大小为b×b，即M＝W/b，N＝H/b；求每个图像块的像素平均值，得到大小为M×N的像素平均值矩阵Q；步骤105、初始时两矩阵的原点重合，然后令矩阵P在矩阵Q上进行滑动，每滑动一次，计算出两矩阵之间的相关度，当计算出的相关度小于设定阈值时，停止滑动，判定该待检图像的焊点满足要求，否则继续滑动，当滑动所有的相对位置情况，两矩阵的相关度仍不小于设定阈值，则判定待检图像的焊点不满足要求。